轉帖|大數據新聞|編輯:徐能勝|2019-09-10 17:00:16.717|閱讀 502 次
概述:數據知情決策是將信息轉換為可操作和經過驗證的知識以最終做出決策的能力。
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大數據時代,用數據來支持決策是數據科學發展的重要目標。數據知情決策是將信息轉換為可操作和經過驗證的知識以最終做出決策的能力。
您希望您的組織能夠做更好的數據知情決策嗎?在今天的博文里,Qlik公司全球首席學習官Kevin Hanegan為大家分享了一個數據知情決策的12步驟,以輔助企業構建更有價值的數據分析系統,利用數據更好地進行決策。
對于數據知情決策有一種常見的誤解,就是一旦選擇了正確的分析工具,并對個人進行了分析培訓,那么數據就會自動轉化為知識,并轉化為更好的決策。這在理論上似乎是行得通的。
但在實踐中,有一系列關鍵能力需要在組織層面做到位,例如數據戰略、分析框架、熟悉數據的工作團隊、數據多樣性和包容性、協作、創造力和溝通文化等等。
另外,在個人層面上,做出數據知情決策需要個人展開系統的思考,需要個人有能夠意識到偏見的能力、挑戰數據的能力,以及接受失敗并從中快速學習的能力。
為了幫助您更好地決策,下面我們將為您介紹一個數據知情決策的模型。
此模型融合了以下需求:
提出正確的問題,以正確的格式獲取正確的數據;
使用分析框架批判性地評估和分析數據;
在這個過程中應用您的個人專業知識和他人的專業知識;
發現任何無意識的偏見;
將您的決策傳達給所有利益相關者;
構建審查框架和機制以監控決策;
基于調查結果再次迭代整個流程。
具體步驟如下:
No.1
將業務問題轉化為分析性問題。
No.2
查找并獲取所有相關數據。重點是在涵蓋所有相關數據的基礎上系統地思考這個問題。所有相關數據不僅包括內部數據和信息,還包括外部數據和信息。
No.3
確保源數據可用、可信,并且是正確的形式(已提取、已分析、已標記、已編目、已進行標準化、敏感性處理)。
No.4
基于您的KPl創建一個度量框架來描述您的數據。
No.5
使用探索性分析來發現那些可能存在但不明顯的模式、趨勢和關系,從而探究根本原因。
No.6
回顧和熟悉目前為止的信息和數據,并應用您的個人知識和經驗來分析這些數據。
No.7
挑戰數據,尋找其他信息和數據來反駁這個觀點。
No.8
與一個認知多樣化的團隊一起回顧這個觀點(或者如果您只有一個人,您需要意識到您的偏見,然后反駁自己,并重新構建一個觀點)。
No.9
如果這個觀點可行,利用預測分析的工具來模擬和測試潛在決策和解決方案。
No.1
在講述時,基于“3規則”和金字塔原則等方法,向所有利益相關者(直接和間接的利益相關者、上游和下游的利益相關者)宣布這個決策。
No.11
設置一個審查機制,在做出決策并執行決策之后監視決策的影響。
No.12
利用審查機制對決策結果進行舍棄或修復,以及從結果中快速學習;對數據、度量框架、決策責任、決策本身和其他相關內容進行改進。
通過以上數據知情決策模型的十二個步驟,相信您能對數據知情決策領域有更深入的了解。歡迎您登陸慧都科技網站//fc6vip.cn/zt/qlik/index.html與我們溝通交流,獲取更多Qlik相關的資訊。
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